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我在运行的一些 Spark LDA 主题建模中遇到了各种问题(主要是看似随机间隔的解关联错误),我认为这主要与我的执行程序上的内存分配不足有关。这似乎与有问题的自动集群配置有关。我最近的尝试使用 n1-standard-8 机器(8 个内核,30GB RAM)作为主节点和工作节点(6 个工作节点,因此总共 48 个内核)。

但是当我看时,/etc/spark/conf/spark-defaults.conf我看到了:

spark.master yarn-client
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://cluster-3-m/user/spark/eventlog

# Dynamic allocation on YARN
spark.dynamicAllocation.enabled true
spark.dynamicAllocation.minExecutors 1
spark.dynamicAllocation.initialExecutors 100000
spark.dynamicAllocation.maxExecutors 100000
spark.shuffle.service.enabled true
spark.scheduler.minRegisteredResourcesRatio 0.0

spark.yarn.historyServer.address cluster-3-m:18080
spark.history.fs.logDirectory hdfs://cluster-3-m/user/spark/eventlog

spark.executor.cores 4
spark.executor.memory 9310m
spark.yarn.executor.memoryOverhead 930

# Overkill
spark.yarn.am.memory 9310m
spark.yarn.am.memoryOverhead 930

spark.driver.memory 7556m
spark.driver.maxResultSize 3778m
spark.akka.frameSize 512

# Add ALPN for Bigtable
spark.driver.extraJavaOptions -Xbootclasspath/p:/usr/local/share/google/alpn/alpn-boot-8.1.3.v20150130.jar
spark.executor.extraJavaOptions -Xbootclasspath/p:/usr/local/share/google/alpn/alpn-boot-8.1.3.v20150130.jar

但是这些值没有多大意义。为什么只使用 4/8 执行器核心?只有 9.3 / 30GB RAM?我的印象是所有这些配置都应该自动处理,但即使我尝试手动调整也没有让我到任何地方。

例如,我尝试使用以下命令启动 shell:

spark-shell --conf spark.executor.cores=8 --conf spark.executor.memory=24g

但是后来这失败了

java.lang.IllegalArgumentException: Required executor memory (24576+930 MB) is above the max threshold (22528 MB) of this cluster! Please increase the value of 'yarn.scheduler.maximum-allocation-mb'.

我尝试更改 中的关联值/etc/hadoop/conf/yarn-site.xml,但没有效果。即使我尝试不同的集群设置(例如使用具有 60+ GB RAM 的执行程序),我最终也会遇到同样的问题。由于某种原因,最大阈值保持在 22528MB。

我在这里做错了什么,还是这是谷歌自动配置的问题?

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在主机器类型与工作机器类型不同的集群中,默认内存配置存在一些已知问题,但在您的情况下,这似乎不是主要问题。

当您看到以下内容时:

spark.executor.cores 4
spark.executor.memory 9310m

这实际上意味着每个工作节点将运行 2 个执行程序,每个执行程序将使用 4 个内核,这样所有 8 个内核确实在每个工作程序上都用完了。这样一来,如果我们给 AppMaster 一半的机器,AppMaster 就可以成功打包到一个 executor 旁边。

分配给 NodeManager 的内存量需要为 NodeManager 守护进程本身和其他一些开销留出一些开销。其他守护进程服务,例如 DataNode,所以大约 80% 留给 NodeManagers。此外,分配必须是最小 YARN 分配的倍数,因此在地板到最近的分配倍数之后,这就是 n1-standard-8 的 22528MB 的来源。

如果您添加具有 60+ GB RAM 的工作人员,那么只要您使用相同内存大小的主节点,那么您应该会看到更高的最大阈值数。

无论哪种方式,如果您看到 OOM 问题,那么最重要的不是每个执行程序的内存,而是每个任务的内存。如果你同时增加spark.executor.coresspark.executor.memory那么每个任务的内存实际上并没有增加,所以在这种情况下你不会真正为你的应用程序逻辑提供更多的空间;Spark 将使用spark.executor.cores来确定在同一内存空间中运行的并发任务数。

要实际获得每个任务的更多内存,您应该主要尝试:

  1. 使用 n1-highmem-* 机器类型
  2. 尝试减少spark.executor.cores,同时让 spark.executor.memory 保持不变
  3. 尝试增加 spark.executor.memory,同时让 spark.executor.cores 保持不变

如果您执行上述 (2) 或 (3) ,那么与尝试占用所有内核的默认配置相比,您确实会让内核空闲,但这确实是除了进入highmem实例之外为每个任务获得更多内存的唯一方法.

于 2015-12-07T19:34:54.017 回答